为了获得准确实时的合金元素收得率，采用历史加料数据自学习的方法，利用计算机技术建立了合金元素收得率动态库，并运用两阶段单纯形算法为天津钢管公司第一炼钢厂建立了合金加料优化模型.通过模型在线运行，得出了不同钢种的合金收得率，从而提高了不同钢种炉次合金加料的准确度.通过优化合金配料，不同钢种的合金加料平均成本最多降低54.96元·t-1，最小降低8.57元·t-1.吨钢合金成本降低6.76%~11.40%，平均降低了9.74%

基于CALPHAD技术首先评估了LiF-NaF和LiF-KF两个二元熔盐体系，液相和端际固溶体Halite相均采用Redlich-Kister多项式置换熔体模型描述，模型参数的优化选取实验相平衡数据和热化学数据以及本文根据第一性原理预测的数据.结合文献中已报道的NaF-KF体系的热力学参数，用Muggianu模型扩展至LiF-NaF-KF三元体系，根据三元共晶点的实验数据调整三元交互参数.最终的相图计算结果与绝大部分实验数据和第一原理计算数据吻合较好，由此获得了一套自洽且可靠的热力学参数，其能够准确描述LiF-NaF-KF体系的相平衡与热力学性质

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由于时间序列数据具有高维度、动态性等特点,这就导致传统的数据挖掘技术很难有效的对其进行处理,为此,提出了一种基于多维时间序列形态特征的相似性动态聚类算法(similarity dynamical clustering algorithm based on multidimensionalshape features for time series,SDCTS).首先,提取多维时间序列的特征点以实现降维,然后,根据多维时间序列的斜率、长度和幅值变化的形态特征定义了一种新的时间序列相似性度量标准,进而提出无需人为给定聚类个数的多维时间序列动态聚类算法.实验结果表明,与其他算法相比,此算法对时间序列具有良好的聚类效果